比R版本快几十倍| Pyscenic单细胞转录因子猜测

一、PySCENIC简介

SCENIC（Single-Cell Regulatory Network Inference and Clustering）是一个专门可以用于scRNA-seq数据转录因子推断的分析软件。SCENIC的焦点功能是分析scRNA-seq数据中转录因子与其卑鄙靶基因的调控关系，从而展现每个细胞的调控状态及细胞群的生物学特性，到达辅助推断细胞的状态和功能目标。它的焦点分析步调共分为三步:
第一步：输入表达矩阵和转录因子列表，通过GENIE3（随机森林)或GRNBoost (Gradient Boosting) 方法从scRNA-seq数据推断转录因子与候选靶基因之间的共表达模块；
第二步：基于第一步的初始调控网络，根据motif和TF的关系以及motif对基因调控潜能的排序来修剪初始调控网络，终极得到的每个TF及其潜伏的直接targets gene称作一个调治因子（regulon）
第三步：AUCelll(一文搞定单细胞基因集评分)评估每个regulon在每个细胞内里的活性
关于SCENIC我们做过一系列图文及视频教程，须要scRNA-seq辅导的同砚可参考：这下真手把手教你做scRNA-seq数据底子分析：
SCENIC转录因子分析：
SCENIC单细胞转录因子猜测|1.绪论
SCENIC单细胞转录因子猜测|2.学习手册
SCENIC单细胞转录因子猜测|3.软件安装与数据准备
SCENIC单细胞转录因子猜测|4.精简版流程
SCENIC单细胞转录因子猜测|5.step1+step2构建共表达网络与regulon
SCENIC单细胞转录因子猜测|6.Step3 使用AUCell对Regulon评分
SCENIC单细胞转录因子猜测|7.Step4 二元矩阵的盘算与可视化
SCENIC单细胞转录因子猜测|8.Step5 regulon聚类、分群、降维
SCENIC单细胞转录因子猜测|9.卑鄙探索
SCENIC转录因子调控网络图
遗憾的是R语言版本的SCENIC简直慢到爆，重要限速步调是GENIE3盘算共表达网络，几万个细胞算几周也是常有的事。因此这里我们分享一波PySCENIC的流程，固然断送一波可视化效果，但是盘算速率快了几十~上百倍。
本文分析集锦如下：

二、测试文件

点击跳转测试文件

三、软件安装

本教程基于Linux及服务器中的Rstudio情况（富足支持你完成硕博生存的生信情况）演示，盘算资源不敷的同砚可参考：
生信分析为什么要使用服务器？
富足支持你完成硕博生存的生信情况
设置一个心仪的工作站(硬件+情况设置)
独享服务器，生信分析不求人
访问链接：https://biomamba.xiyoucloud.net/
起首各人须要先安装conda：生信软件管家——conda的安装、使用、卸载

1. # pyscenic环境创建流程conda env remove --name pyscenicconda create -n pyscenic python=3.8.1conda activate pyscenic# !!!!!按照下面的顺序安装，不然可能出现彼此不兼容的报错# 参考：https://www.jianshu.com/p/dc7397fda327pip install numpy==1.19.5pip install pandas==1.3.5pip install numba==0.56.4pip install pyscenic==0.12.1# 检查安装软件版本python -c "import numpy; print(numpy.__version__)"python -c "import pandas; print(pandas.__version__)"python -c "import pyscenic; print(pyscenic.__version__)"pyscenic -hcd /home/cwj/project/09_pyscenic/data# 下载motif排序文件，motif 注释文件和转录因子文件# 以人类基因组hg19版本为参考，转录起始位点（TSS）上下游5kb区域的基因与基序（motifs）的排名数据，数据整合7个物种信息用于评估基因与基序结合可能性，确定转录因子和靶基因间调控关系wget https://resources.aertslab.org/cistarget/databases/homo_sapiens/hg19/refseq_r45/mc9nr/gene_based/hg19-tss-centered-5kb-7species.mc9nr.genes_vs_motifs.rankings.feather# 基序到转录因子的映射关系，通过分析转录因子结合位点基序，识别可能结合特定基序的转录因子。wget https://resources.aertslab.org/cistarget/motif2tf/motifs-v10nr_clust-nr.hgnc-m0.001-o0.0.tbl# 人类基因组中所有转录因子列表wget  https://resources.aertslab.org/cistarget/tf_lists/allTFs_hg38.txt

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四、人源PySCENIC分析流程

本文略有删减，点击查察原文